Inhwan Bae
収録論文 7本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
物体姿勢追跡群制御軌道予測
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- ComPose: 物体姿勢追跡における手の信頼タイミングの決定物体姿勢追跡2026/5/22
RGB動画から手の動きを補助情報として活用し、重度の手による遮蔽下でも頑健に物体の6DoF姿勢追跡を行うフレームワークを提案した。
- 連続的な群衆の歩行行動生成群制御2025/4/1
単一画像から空間レイアウトを抽出し、拡散モデルとマルコフ連鎖を組み合わせて、多様な行動と相互作用を持つ連続的な群衆軌跡を自動生成するフレームワークを提案した。
- SingularTrajectory: 拡散モデルによる万能軌道予測器軌道予測2024/3/1
拡散モデルを用いて、決定論的・確率的・ドメイン適応・瞬間観測・少数ショットの5種類の軌道予測タスクを単一の枠組みで高精度にこなす万能予測器を提案。
- 言語は数値回帰に勝てるか？言語ベースのマルチモーダル軌道予測軌道予測2024/3/1
歩行者の軌道予測を数値回帰ではなく言語モデルによる質問応答タスクとして再定式化し、軌道座標とシーン画像をテキスト化して予測する手法LMTrajを提案。
- EigenTrajectory: 多モーダル軌道予測のための低ランク記述子軌道予測2023/7/1
歩行者の軌道を時空間主成分からなる低ランクなEigenTrajectory空間で表現し、既存の軌道予測モデルの精度と信頼性を向上させる手法を提案した。
- 歩行者のグループ表現を学習するマルチモーダル軌道予測軌道予測2022/7/1
歩行者を行動グループに割り当て、グループ内・グループ間の関係をグラフで表現することで、群衆環境での将来軌道をマルチモーダルに予測する手法を提案した。
- 非確率サンプリングネットワークによる確率的歩行者軌道予測軌道予測2022/3/1
歩行者軌道予測におけるランダムサンプリングの偏りを分析し、準モンテカルロ法と学習可能な小型サンプリングネットワーク(NPSN)で多様で現実的な軌道生成を改善した論文。
